시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 나타내는데 사용되는 데이터 유형입니다. 시계열 데이터를 가시화하는 것은 데이터의 패턴 파악과 예측에 매우 중요합니다. 하지만 주기성을 가지고 있는 시계열 데이터의 경우, 가시화가 조금 더 복잡할 수 있습니다.
이번 블로그 포스트에서는 주기성을 고려한 시계열 데이터 가시화 기법에 대해 알아보겠습니다.
1. 시계열 데이터의 주기성 이해
주기성이란 일정한 주기를 가지고 반복되는 패턴을 의미합니다. 예를 들어, 월별 매출액 데이터는 연단위로 주기성을 가지며, 매주 월요일의 주식 가격 데이터는 주간 주기성을 가지고 있습니다.
시계열 데이터의 주기성을 파악하기 위해서는 주기의 길이와 주기성의 강도를 고려해야 합니다. 이는 주기성을 더 잘 이해하고, 주기성에 따른 변동 패턴을 파악하는데 도움이 됩니다.
2. 주기성을 고려한 가시화 기법
이동 평균 (Moving Average)
이동 평균은 시계열 데이터의 평균값을 계산하여 데이터의 추세를 파악하는 기법입니다. 이동 평균은 일정한 기간 내에서 이동하는 평균값을 계산하므로 데이터의 주기성을 부분적으로 보여줄 수 있습니다. 이를 통해 주기성의 변화를 파악하고 추세를 예측할 수 있습니다.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 시계열 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')
# 이동 평균 계산
data['moving_average'] = data['value'].rolling(window=7).mean()
# 시계열 데이터 가시화
plt.plot(data['date'], data['value'], label='Original')
plt.plot(data['date'], data['moving_average'], label='Moving Average')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()
plt.show()
푸리에 변환 (Fourier Transform)
푸리에 변환은 시계열 데이터를 주파수 도메인으로 변환하여 주기성을 분석하는 기법입니다. 주파수 도메인에서의 주요 주파수는 시계열 데이터의 주기성에 대한 정보를 제공합니다. 푸리에 변환을 통해 베이스 함수와 계수를 얻고, 이를 시각화하여 데이터의 주기성을 확인할 수 있습니다.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 시계열 데이터 로드
data = np.loadtxt('data.txt')
# 푸리에 변환
fft = np.fft.fft(data)
frequencies = np.fft.fftfreq(len(data))
# 주파수 대역 추출
mask = frequencies >= 0
frequencies = frequencies[mask]
amplitudes = np.abs(fft[mask])
# 시계열 데이터 가시화
plt.plot(frequencies, amplitudes)
plt.xlabel('Frequency')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()
3. 결론
시계열 데이터의 주기성을 고려한 가시화 기법은 데이터의 패턴 파악과 예측을 위해 매우 유용합니다. 이동 평균과 푸리에 변환을 통해 데이터의 주기성을 파악할 수 있으며, 이를 통해 추세 분석과 예측에 활용할 수 있습니다.
더 나아가서 주기성을 고려한 다양한 가시화 기법을 탐구하고, 데이터의 주기성을 파악하는데 도움이 되는 다른 방법들을 익히는 것이 좋습니다.